来自 Facebook AI 和美国圣母大学的研究者提出了一种 6 自由度的实时 3D 人脸姿态估计技术，可以不依赖人脸检测和人脸关键点定位独立运行。
人脸检测是给照片中的每个人脸指定一个边界框，人脸关键点检测则需要定位特殊的人脸特征，如眼睛中心、鼻尖等。基于二者的两步走方法是很多人脸推理任务的关键所在，如 3D 重建。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark PS：点击“阅读原文”，可以下载所有源码和模型，记得给star哦！ 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码进行实时人脸关键点检测 步骤 代码 实验结果 Reference 测试
AI 科技评论按：本文作者为悉尼科技大学博士生董宣毅（Xuanyi Dong），他根据 CVPR 2018 录用论文 Supervision-by-Registration: An Unsupervised Approach to Improve the Precision of Facial Landmark Detectors 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
人脸关键点检测今天正式告一段落，接下来我们会应关注同学的要求，分享一期人脸图像质量评估，有兴趣的可以一起来！
本项目是使用Paddle Lite 的C++实现的人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上，在Android设备上实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，所以本应不会使用到C++开发，可以只使用笔者提供的JNI接口实现这些功能。在ai这个module是笔者在开发时使用到的，读者在使用这个项目时，完全可以删除掉，如果是看C++实现，也可以看这个module的源码。
话说，有一天「铲屎猿」早起之后，发现猫主子竟然没了身影；他找啊找啊，找了好久，可仍然到处都没找到猫主子。这时，客厅突然传来了一声猫叫，铲屎猿循声而至，只见沙发上躺着一个难以辨识的，「东西」？
近日，中国人工智能学会(CAAI)公示了2019年年度优秀博士学位论文评选的最终结果。
Dlib 是一个十分优秀好用的机器学习库，其源码均由 C++ 实现，并提供了 Python 接口，可广泛适用于很多场景.
机器之心投稿 作者：余霆嵩 为了能在移动端进行实时的人脸关键点检测，本实验采用最新的轻量化模型——MobileNet-V2 作为基础模型，在 CelebA 数据上，进行两级的级联 MobileNet-V2 实现人脸关键点检测。首先，将 CelebA 数据作为第一级 MobileNet-V2 的输入，经第一级 MobileNet-V2 得到粗略的关键点位置；然后，依据第一级 MobileNet-V2 的输出，采取一定的裁剪策略，将人脸区域从原始数据上裁剪出来作为第二级 MobileNet-V2 的输入；最后，
作者 | 东田应子 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。欢迎大家点击上方篮子关注我们的公众号：磐创AI。 一、基本概念 1. 人脸识别（face identification） 人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片，相对于一个分类问题，将
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
在12月初，我诞生了这个想法。现在的拍摄效果的转换都是人和机器通过物理接触完成，包括开始拍摄，各种拍摄效果等，几乎都是通过手指来完成。人类具有丰富的表达自我的能力，手势是表达自我的手段之一。无论是哪个地域的文化，一些手势都有其含义。在深度学习时代，我们完全可以用手势代替手指，告诉机器我们想做什么样的事情，想调换什么拍摄模式，因此HandAI诞生了。固然手指在更多的场合还是很方便，但我做这个事情，不想去探讨手势控制的价值以及实用性，我只是单纯想做这个事情。
近期学习关键点检测相关内容，基于CNN的方法已经替代以往经典的方法（ASM,AAM等），于是乎得看看CNN是如何应用到关键点检测上的。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
随着数字人产品不断的迭代和发展，对于用户来说，属于自己的个性化的数字人不可或缺，在数字人产品中常见的3D数字人个性化设定的方式主要由3种进行捏脸，模板选择方式、自由调整方式、自动捏脸。首先简单介绍一下模板选择和自由调整方式后，再详细介绍自动捏脸。01
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
PFLD全称A Practical Facial Landmark Detector是一个精度高，速度快，模型小的人脸关键点检测模型。在移动端达到了超实时的性能（模型大小2.1Mb，在Qualcomm ARM 845 处理器上达到140fps），作者分别来自武汉大学，天津大学，腾讯AI Lab，美国天普大学，有较大的实用意义。
今天应该是“计算机视觉战队”人脸专集的第2期，我们主要涉及目标检测与识别，主要在人脸领域做更多的详解。
在人脸部分和轮廓周围的基准人脸关键点位置捕获了由于头部移动和面部表情造成的刚性和非刚性面部变形。
高精度，速度快，模型小是人脸关键点的实际使用必不可少的要求。为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个整洁的模型，该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。更具体地说，我们定制了一个与加速技术相关的端到端single stage 网络。在训练阶段，对每个样本进行旋转信息进行估计，用于几何规则的关键点定位，然后在测试阶段不涉及。在考虑几何规则化的基础上，设计了一种新的损失算法通过调整训练集中不同状态（如大姿态、极端光照和遮挡）的样本权重，来解决数据不平衡的问题。我们进行了大量的实验来证明我们的有效性，在被广泛采用的具有挑战性的基准测试中， 300W(包括iBUG, LFPW, AFW, HELEN，以及XM2VTS)和AFLW，设计并显示其优于最先进的替代品的性能。我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度，适合大规模或实时应用。
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
随着人脸识别技术的发展，给我们的日常生活带来了许多的便利，但是同样的也存在隐私的问题。以及可能被不法分子用于做一些违法事情。
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第14章《实时人脸特征点标定程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境，如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计。本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》
论文：《img2pose: Face Alignment and Detection via 6DoF, Face Pose stimation》
随着圣诞的到来，想给给自己的头像加上一顶圣诞帽。如果不是头像，就加一个圣诞老人陪伴。
前些天从实验室了解到天池的 FashionAI全球挑战赛，题目和数据都挺有意思，于是花了点时间稍微尝试了下。目前比赛还在 初赛阶段，题目有两个，分别是 服装属性标签识别 和 服饰关键点定位。 服装属性
作为目标检测领域的扛把子，PaddleDetection当然不仅仅提供通用目标检测算法，还拥有多个业界先进、实用的关键点检测和多目标跟踪算法。除了可以准确识别、定位目标，还可以对移动的目标进行连续跟踪、分析路径，甚至进行姿态、行为分析！
阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家提出了一种新颖的人脸关键点检测方法PIPNet，通过融合坐标回归和热力图回归的优势，并结合半监督学习充分利用大量无标注数据提升跨域的泛化性能，最终得到一个又快又准又稳的人脸关键点检测器。相关论文已被IJCV 2021接收。
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
近日，中国人工智能“国家队”云从科技宣布，在单帧图像上的人体稠密3D关键点检测技术取得了突破性进展，并同时在3个3D人体数据集Human3.6M、 Surreal和UP-3D上，将原有最低误差记录大幅降低30%，刷新了这一领域的世界纪录。这是继去年云从在3D人脸数据集上大幅刷新纪录后，再一次在此类3D重建技术（此次是人体3D重建技术）取得重要突破。
引言 大家纷纷@官方微信 给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人，还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目，工作量不大，而且很有意思。 用到的工具 OpenCV（毕竟我们主要的内容就是OpenCV...） dlib（前一篇文章刚说过，dlib的人脸检测比OpenCV更好用，而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。） 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本，时间有限，就不写了。有兴趣的小伙伴可以拿
渣土车未苫盖识别检测算法通过yolov8+python，未苫盖识别检测算法对经过的渣土车进行实时监测，当检测到有渣土车未能及时苫盖时，将自动发出告警。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。
目标检测通常采用传统的密集滑窗的方式或者当前主流的铺设锚点框（anchor）的检测方式，但不管哪种方式都不可避免地需要针对特定数据集设计甚至优化滑窗或锚点框超参数，从而增加了训练难度并限制了检测器的通用性。
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。给小伙伴们展示效果如下图所示：
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。
Monocular Real-time Full Body Capture with Inter-part Correlations
当前 Star 2000，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来 Star 数应该可以到 10K 甚至 20K！
这个项目的github地址为：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
作者 | Yang Yang、Xiaojie Guo、Jiayi Ma、Lin Ma、Haibin Ling
首先祝大家七夕情人节愉快，能和喜欢的人度过浪漫的一天，也祝在科研的同学抽出时间陪伴你的伴侣，一起度过一年一次的中国情人节，若还处于单身的同学，希望你们不仅科研成功、还能遇到自己喜欢的他（她）！
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